中国模型Token调用量达美国4.5倍：OpenRouter连续24周霸榜背后，GEO的默认答案正在换人

10 月 18 日，国是直通车援引全球模型聚合平台 OpenRouter 的统计报道称：上周（10 月 5 日至 11 日）全球 AI大模型总调用量为 172 万亿 Token，其中上榜的中国大模型周调用量达 86.74 万亿 Token，是同期美国（18.97 万亿）的 4.5 倍；调用量全球前五全部是中国模型，而且中国模型的周调用量已经连续 24 周超过美国。

Token 调用量不是榜单分，它对应的是一次次真实交互——智能客服、代码生成、文案处理、数据分析。谁在真实流量里被反复调用，谁就在成为开发者与普通用户心智里的「默认答案」。

价格与性能：性价比是怎么算出来的

OpenRouter 的数据负责人 Justin Summerville 接受 CNBC 采访时说，中国开源模型的价格普遍比 Anthropic、OpenAI 的头部模型低 60% 到 90%。美国研究公司 Artificial Analysis 的官网给出了更直观的对比：月之暗面 Kimi K3 每百万 Token 输入 3 美元、输出 15 美元，平均每项任务成本约 2 美元；Claude Fable 5.1 输入 10 美元、输出 50 美元，单任务成本 7.63 美元——同样的预算，Kimi K3 能跑将近 4 个任务。而 Claude Fable 5.1 的平均单任务成本是 DeepSeek V4.1 Flash 的 28 倍。

价格之外是性能追平。斯坦福《2026 年 AI 指数报告》显示，截至 2026 年 3 月，中美顶尖模型的性能差距只有 2.7%。英特尔 CEO 陈立武评价 DeepSeek、Kimi 和 GLM 这类中国模型「成本更低、性能足够好、采用速度非常快」；英伟达黄仁勋则多次强调中国开源模型降低了 AI 使用门槛。英国《金融时报》报道，DoorDash、爱彼迎、西门子等大企业为降本纷纷转向中国模型；美国投资机构数据显示，多达 80% 的美国 AI 初创公司在融资路演时使用中国开源模型。

开源落地：从榜单到本地部署

中国模型胜出的另一半原因是开源生态。预训练覆盖东南亚上百种语言，让通义千问这类模型在西方模型「水土不服」的多语种场景里直接可用；新加坡国家级「海狮」模型转向通义千问基座，非洲开发者把中国开源模型做成教育工具和本地聊天机器人。影视行业同样在用：亚马逊热播剧《大卫王朝》第一季 72 个 AI 镜头里，视频生成部分由可灵 AI 参与，制作团队用几周完成了原本 4 到 5 个月的工作量。

开源权重意味着可下载、可修改、可私有部署——这正是 Agent 时代被反复强调的三个能力：敏感数据不出本地、推理成本自己控、行为可审计。对要在生产环境里跑长流程智能体的团队来说，这比跑分领先更实际。想直接对接的企业可以从DeepSeek 开放平台或通义千问大模型平台入手，API 价格与其开源生态基本对齐。

GEO 视角：默认答案换了人，优化动作也要换靶子

第一，生成式引擎的「常识底座」正在向中国开源模型倾斜。GEO（生成式引擎优化）过去默认围绕 GPT、Gemini 的检索与引用习惯做优化；当 DeepSeek、通义、Kimi、MiniMax 承担了全球近半的真实调用量，这些模型怎么读你的页面、引用什么来源，直接决定了你在另一半市场里的可见性。

第二，开源模型本地部署会放大「语料新鲜度」的权重。企业私有化部署的模型不会实时爬网，它们的引用更依赖训练语料与外挂检索；这意味着高频更新、结构清晰、实体命名稳定的内容，在检索增强场景里被引用的概率远高于一次性营销长文。

第三，别只用美国工具做 GEO 体检。生成式引擎的份额结构变了，监测面板也应该覆盖 DeepSeek、通义、Kimi 的回答表现：同一问题在不同家族模型里的引用来源差异，往往比同一模型不同时间的波动更大。

中国模型拿下的不只是调用量榜单，还有「默认答案」的位置。对做内容的人来说，被谁引用正在变得和被谁排名一样重要——而这次的答案，很可能来自一个你能下载到本地的模型。

（文 / AI30媒体部 ｜ 最后更新：2026年10月18日）